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• CFD
• Flush Air Data Sensor System
• macchine a stati finiti
• Monte Carlo
• reti neurali
• sensori dati aria
• Stateflow
• velivoli Fly-by-Wire
• velivoli stealth

La presente tesi di Dottorato affronta lo sviluppo di metodologie
per l'integrazione dei sensori dati aria nei sistemi di controllo di
tipo Fly-by-Wire, (FBW).
La determinazione dei dati aria ovvero della pressione statica, della pressione totale
e degli angoli d'incidenza e derapata, assume un ruolo fondamentale
nei moderni velivoli FBW, dotati di flight control system full-authority.
Tali parametri, infatti, vengono utilizzati dai calcolatori di bordo per assolvere
a funzioni essenziali, quali ad esempio la protezione dell'inviluppo di volo e l'adeguamento dei guadagni
dei sistemi di controllo al mutare delle condizioni di volo.
Inoltre la perdita delle informazioni relative ai dati aria, legata ad esempio al verificarsi di avarie dei
sistemi di bordo, può comportare l'interruzione della missione ed il passaggio a modalità operative degradate,
tali da consentire il rientro in sicurezza del velivolo alla base, con inviluppo di volo molto ristretto.
Da tali considerazioni risulta necessario dotare i sistemi
ed i sensori dedicati alla determinazione dei dati aria di
opportune ridondanze ed inoltre gli algoritmi di calcolo
devono prevedere funzioni per individuare le avarie e riconfigurare il sistema.

Il lavoro svolto può esser sostanzialmente suddiviso in due parti.
Nella prima, dopo una breve descrizione dei requisiti e dei vantaggi legati all'impiego dei sistemi FBW, vengono
descritti i modelli e gli algoritmi, sviluppati nell'ambito del progetto di ricerca, che consentono la stima dei
parametri di volo, a
partire dalle misure locali fornite dai sensori dati aria.
Quest'attività fa parte di un ampio
progetto di ricerca, condotto a partire dal 1999 presso il Dipartimento di Ingegneria
Aerospaziale dell'Università di Pisa, che ha come obiettivo lo
studio di un sistema di controllo FBW dei comandi primari di volo,
con attuazione idraulica, del tipo di quello implementato
sull'addestratore militare di nuova
generazione Aermacchi M346.
Nel presente lavoro è stata sviluppata una
metodologia originale per l'identificazione delle avarie,
mediante l'esame ed il confronto delle misure fornite dai sensori,
la stima dei valori consolidati sia in condizione di piena operatività sia di avaria,
ed infine la riconfigurazione del sistema secondo diverse modalità operative.
Detta metodologia è stata implementata in ambiente Stateflow,
realizzando le modalità operative del sistema mediante lo schema di una macchina a stati.
In particolare il lavoro svolto si riferisce al caso concreto del sistema dati aria installato sull'addestratore M346:
tale impianto utilizza quattro sonde multi-funzione, installate sulla parte prodiera della fusoliera, capaci
di allinearsi alla direzione locale del flusso.
Infine, è stato condotto uno studio approfondito dell'impatto delle
possibili avarie sull'accuratezza di stima dei parametri di volo,
prendendo in considerazione, mediante un approccio alla Monte Carlo, le caratteristiche statistiche dei segnali
forniti dalle sonde.
Il contributo dato dalla presente tesi di dottorato, sia in termini di logiche di individuazione delle avarie, che di
gestione delle ridondanze e riconfigurazione del sistema, può ritenersi del tutto originale.
In letteratura, al momento,
vengono descritte tecniche di gestione delle ridondanze, ad esempio relativamente alla determinazione della pressione a partire dai
segnali forniti da quattro sonde, ma il problema oggetto della presente tesi è in realtà molto più complesso. Infatti,
per quanto concerne la determinazione degli angoli di incidenza e derapata, è indispensabile disporre
contemporaneamente dei segnali forniti da due sensori differenti. Le stime disponibili sono dunque sei: si tratta
quindi di una gestione non-standard delle ridondanze ed in merito la letteratura fornisce scarsissime informazioni.
Inoltre poiché è possibile il verificarsi di avarie sia dei sensori angolari che di pressione,
occorre prevedere diverse modalità operative in funzione delle possibili combinazioni di guasto.

La seconda parte del lavoro è dedicata invece allo studio di tecniche alternative per la determinazione
dei dati aria basate sull'impiego di sensori di
tipo Flush Air Data System, FADS.
Si tratta di sistemi di sensori non intrusivi, caratterizzati
da un elevato numero di prese di pressione, disposti "a pelle" sulla parte prodiera della fusoliera.
Tale caratteristica rende i FADS particolarmente adatti ad applicazioni su velivoli da rientro spaziale,
che devono esser privi di appendici soggette ad eccessivo riscaldamento in fase di rientro in atmosfera,
velivoli non pilotati, che richiedono impianti a basso costo ed ingombri limitati, velivoli stealth poiché
tali sistemi soddisfano l'esigenza di low observability.
La stima dei parametri di volo a partire da un numero elevato di segnali disponibili
rappresenta un problema piuttosto complesso e
comporta la necessità di monitorare tali segnali per individuare eventuali avarie.
Negli ultimi tempi si è sviluppato un notevole interesse, anche dal punto di vista industriale,
nei confronti di tale tipologia di sensori: ne è testimonianza ad esempio il progetto europeo nEUROn,
per lo sviluppo di un velivolo da combattimento non pilotato dalle accentuate caratteristiche stealth.
Nonostante questo interesse la letteratura risulta ancora povera di lavori sull'argomento.
Il presente dottorato getta dunque le basi per una ricerca in tal senso.
Dopo aver ipotizzato una possibile geometria del sensore-test,
questa è stata analizzata tramite studi di fluidodinamica computazionale
per ottimizzarla ed ottenere un database campione, che lega le pressioni locali con le condizioni di volo.
Tale database è stato
utilizzato per allenare le reti neurali, che costituiscono un approccio promettente per
la ricostruzione dei parametri di volo.